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Dans le cadre de sa transformation Data et du déploiement de nouveaux services d'intelligence artificielle générative, une équipe Data Science recherche un consultant confirmé pour concevoir et piloter les produits data permettant de suivre l'usage, la performance et la valeur ajoutée de ces services. Missions : - Recueillir et formaliser les besoins métiers - Définir et maintenir un catalogue d'indicateurs et de KPI - Concevoir, fiabiliser et suivre les indicateurs d'usage, de performance, de qualité et de ROI - Structurer, modéliser et documenter les données, sources et flux associés - Concevoir et maintenir des tableaux de bord de pilotage sous Streamlit - Industrialiser les pipelines de données - Mettre en place les contrôles qualité et les mécanismes de supervision - Contribuer aux bonnes pratiques Data et à la gouvernance de la donnée - Réaliser le transfert de connaissances avec les équipes en place - Assurer la continuité des dispositifs existants - Produire un catalogue d'indicateurs validé par les métiers - Produire des dashboards de suivi opérationnels - Documenter et industrialiser les pipelines de données - Documenter les données, les flux et les traitements Profil attendu : Consultant confirmé avec une expérience en Data Engineering, Data Analytics et GenAI. Maîtrise de Snowflake, Pipelines DE données, STREAMLIT, DBT, Airflow / Dagster, Git, Gitlab, Linux, Docker, SQL et Python. Expérience dans la conception et le suivi d'indicateurs, la structuration et la documentation des données et flux, ainsi que l'industrialisation et la supervision des pipelines de données.

Nous recherchons un Data Engineer pour rejoindre l'équipe CONTENT CATALOG et contribuer à la construction de la plateforme data qui alimente les expériences . Nos projets : En tant que Data Engineer, vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de développeurs, de DevOps, de Scrum masters et de Product Owners, travaillant en méthodologie Agile : o Nos défis : Fiabiliser et industrialiser les flux de données du catalogue de contenus : métadonnées éditoriales, programmes, saisons, droits et disponibilités. Construire des pipelines performants, rejouables et scalables pour fournir des données fraîches et cohérentes aux produits . o La mission :  Concevoir, développer et maintenir des pipelines de traitement de données avec Apache Spark.  Modéliser et faire évoluer les tables Apache Iceberg sur Amazon S3, en veillant à la performance, à l'évolutivité et à la gouvernance des données.  Mettre en place des contrôles de qualité : complétude, unicité, fraîcheur, cohérence et traçabilité des données du catalogue.  Construire un système résilient : traitements idempotents, reprise sur erreur, retries maîtrisés, gestion des données en retard, rejouabilité et backfill.  Déployer un monitoring opérationnel avec métriques, logs structurés, dashboards et alertes utiles sur les erreurs, les volumes, la fraîcheur et les temps de traitement.  Participer aux phases de développement et de tests : unitaires, intégration, qualité des données, performance et montée en charge.  Documenter les pipelines, les modèles de données, les procédures d'exploitation et les décisions techniques.

Au sein de l'équipe Trade Surveillance d'une banque de financement et d'investissement, vous intervenez comme Business Analyst sur le perfectionnement des modèles de surveillance des activités de marché. Vous rédigez les expressions de besoin et les user stories, vous conduisez les phases de tests et le déploiement, et vous prenez en charge le data management associé aux modèles. Vous assurez la coordination entre l'équipe métier Trade Surveillance et les équipes IT : animation des ateliers, arbitrage des règles de gestion, suivi des livraisons. Rigueur, capacité d'analyse et sens de la coordination sont au cœur du poste.

Dans le cadre de sa transformation Data et du déploiement de nouveaux services d'intelligence artificielle générative, une équipe Data Science recherche un consultant confirmé pour concevoir et piloter les produits data permettant de suivre l'usage, la performance et la valeur ajoutée de ces services. Missions : - Recueillir et formaliser les besoins métiers - Définir et maintenir un catalogue d'indicateurs et de KPI - Concevoir, fiabiliser et suivre les indicateurs d'usage, de performance, de qualité et de ROI - Structurer, modéliser et documenter les données, sources et flux associés - Concevoir et maintenir des tableaux de bord de pilotage sous Streamlit - Industrialiser les pipelines de données - Mettre en place les contrôles qualité et les mécanismes de supervision - Contribuer aux bonnes pratiques Data et à la gouvernance de la donnée - Réaliser le transfert de connaissances avec les équipes en place - Assurer la continuité des dispositifs existants - Produire un catalogue d'indicateurs validé par les métiers - Produire des dashboards de suivi opérationnels - Documenter et industrialiser les pipelines de données - Documenter les données, les flux et les traitements Profil attendu : Consultant confirmé avec une expérience en Data Engineering, Data Analytics et GenAI. Maîtrise de Snowflake, Pipelines DE données, STREAMLIT, DBT, Airflow / Dagster, Git, Gitlab, Linux, Docker, SQL et Python. Expérience dans la conception et le suivi d'indicateurs, la structuration et la documentation des données et flux, ainsi que l'industrialisation et la supervision des pipelines de données.

Au sein de la gouvernance des données du groupe, vous contribuez à un programme ambitieux visant à valoriser la donnée et à maximiser son impact sur nos solutions. En tant que Senior Functional Data Architect, vous garantissez l'application des meilleures pratiques d'architecture fonctionnelle des données pour les cas d'usage Analytics, IA et Master Data Management (MDM). Votre périmètre se concentre particulièrement sur les données IT (spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures...). Vous travaillez en étroite collaboration avec des communautés variées (experts métier, architectes techniques, data engineers/développeurs, data scientists) et veillez à la structuration optimale des plateformes de données avec une vision à moyen/long terme. Objectifs et livrablesOntologie et modélisation d'entreprise : Comprendre les processus métier de haut niveau et l'architecture de données du système d'information à travers les différentes BUs (ERP, CRM, PIM, MDM, applications IT/métier, plateformes BI/IA). Enrichir l'ontologie d'entreprise et le modèle de données global. Cartographier les actifs existants sur les plateformes de données pour prioriser leur standardisation. Besoins structurels et self-service : Identifier les besoins structurels des bases de données pour offrir des capacités d'auto-service grâce à une agrégation/consolidation cohérente, la normalisation/dénormalisation, la rationalisation et la gestion de la qualité des données. Positionnement MDM : Définir le positionnement des flux MDM dans le SI à travers les domaines fonctionnels et BUs pour soutenir les processus métier avec le niveau de qualité requis. Modélisation et documentation des jeux de données : Modéliser des datasets standardisés et réutilisables (diffusés via le Data Marketplace). Documenter les processus métier clés producteurs et consommateurs de données en BPMN. Gérer les métadonnées (couverture, fraîcheur). Gouvernance et conformité : Appliquer la politique d'architecture de données du groupe. Veiller au respect de la gestion des risques (classification de la donnée, confidentialité, RGPD/conformité, gestion des accès et rétention). Qualité des données : Guider les experts métier et les équipes IT sur le déploiement des contrôles de qualité des données. Certification et IA : Évaluer et certifier la conformité des jeux de données logiques. Utiliser l'IA de façon optimale pour accélérer la livraison et gagner en efficacité.

Expertise d'un ou plusieurs outils majeurs de la protection de la donnée : Purview/Broadcom-Symantec/Forcepoint/Varonis/Mcafee/Trellix... Implémentation/configuration d'un ou plusieurs outils majeurs de la protection de la donnée : Varonis/Purview/Broadcom-Syamantec/forcepoint/Mcafee/Trellix... Une Expérience/compétence dans la gestion du "Run" de ces produits est également recherchée Sécurisation des environnements Microsoft (M365, Defender, Entra ID, Intune, Sentinel…) - Expertise\Connaissance Data classification, labélisation : Connaissance des types de données Maîtrise des outils et des technologies de classification des données Machine learning et IA -Sécurité des données : Compréhension des principes de sécurité des données pour assurer une classification et une labélisation sécurisées Expertise/ connaissance sur la prévention contre les différents canaux de fuite de donnée (DLP) : - DLP Endpoint - DLP Base de données - DLP Cloud Service Provider, Web, Saas - Monitoring data Dark/Deep Web - DLP IA et IA générative Travail d'équipe - Force de proposition - Gestion de projet - Communication La prestation attendue est l'assistance à la mise en place et au maintien en condition opérationnelle de nos dispositifs de protection des données Compétences/ connaissances clés : Expertise d'un ou plusieurs outils majeur de la protection de la donnée : Purview/Broadcom-Symantec/Forcepoint/Varonis/Mcafee/Trellix... Implémentation/configuration d'un ou plusieurs outils majeur de la protection de la donnée : Varonis/Purview/Broadcom-Syamantec/forcepoint/Mcafee/Trellix... Une Expérience/compétence dans la gestion du "Run" de ces produits est également recherchée Sécurisation des environnements Microsoft (M365, Defender, Entra ID, Intune, Sentinel…) Expertise\Connaissance Data classification, labélisation : Connaissance des types de données Maîtrise des outils et des technologies de classification des données Machine learning et IA Sécurité des données : Compréhension des principes de sécurité des données pour assurer une classification et une labélisation sécurisées Expertise/ connaissance sur la prévention contre les différents canaux de fuite de donnée (DLP) : DLP Endpoint DLP Base de données DLP Cloud Service Provider, Web, Saas Monitoring data Dark/Deep Web DLP IA et IA générative

Dans le cadre du développement des projets Data, nous recherchons un Data Engineer / DataOps pou accompagner les différentes entités dans l'utilisation et l'industrialisation de la plateforme. Missions :Administrer, superviser et maintenir les workspaces Définir, documenter et faire évoluer les standards et bonnes pratiques Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des services proposés aux différentes entités Industrialiser les environnements et déploiements avec des pratiques DevOps / IaC Tester et évaluer les nouvelles fonctionnalités Databricks puis formuler des recommandations Veiller au respect des politiques et accompagner leur mise en œuvre Contribuer à la conception et réalisation de use cases Data stratégiques portés par les différentes entités Participer à l'amélioration continue de l'écosystème Data et des processus d'exploitation Compétences techniques :Databricks : administration, configuration et exploitation de workspaces. Python / PySpark / Spark. Git et pratiques de gestion de code. AWS et/ou Azure. Infrastructure as Code (IaC) : Terraform, CloudFormation ou équivalent. DevOps / DataOps : CI/CD, automatisation, industrialisation et déploiement. Environnements Agile : Scrum et/ou Kanban.

Projet "Pricing Excellence" : mettre en place une gestion globale de la croissance des revenus (RGM) pour fixer le juste prix au client. Prix basé sur la data, en équilibrant le coût total, la perception du prix par le client et la rentabilité. Forte ambition sur les outils digitaux, la data et l'IA. Équipe composée d'un centre d'excellence Pricing et d'une équipe transverse Data / IA. Objectif : optimiser les prix de façon proactive, suivre le marché et améliorer l'expérience client. Objectifs et livrables Travailler avec les Product Managers, Data Scientists et Data Analysts pour améliorer les produits de dataviz. Créer des frameworks d'analyse scalables sur l'écosystème pricing. Analyser et améliorer les processus de changement de prix. Trouver et chiffrer de nouvelles opportunités business ou produit. Transformer des problèmes business en insights actionnables. Accompagner les analystes juniors.

Intitulé : Data Engineer Senior IA (H/F) Expérience : +7 ans minimum Mode de travail : Hybride Localisation : Île-de-France Démarrage : ASAP Secteur : Services financiers Environnement : AWS, Spark, Python, SQL, DataOps, Gouvernance Data, CI/CD ContexteDans le cadre de l'accélération de sa stratégie Data, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Data Engineer Senior pour rejoindre sa Direction Data & IA. Vous interviendrez au sein d'une équipe en charge de la conception, de l'industrialisation et de l'exploitation des plateformes de données destinées à soutenir les enjeux métiers, réglementaires et analytiques de l'entreprise. Votre rôle consistera à concevoir des architectures Data robustes, piloter l'industrialisation des pipelines de données et garantir la qualité, la gouvernance et la valorisation des données à grande échelle. Missions principalesPilotage des projets DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Accompagner les métiers dans l'identification et la formalisation de leurs besoins Data. Traduire les besoins fonctionnels, techniques et réglementaires en solutions concrètes et industrialisables. Être le référent technique Data auprès des chefs de projet, architectes, développeurs, data analysts, data scientists et parties prenantes métier. Piloter les choix techniques et garantir leur cohérence avec les standards de l'entreprise. Conception et développement des pipelines DataConcevoir, développer et maintenir des pipelines d'ingestion de données : Batch APIs Flux programmés Chargements de fichiers Développer des traitements ETL / ELT alimentant un Data Lake et des plateformes analytiques. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation des données. Garantir la performance, la qualité, la résilience et la maintenabilité des traitements. Assurer l'industrialisation complète des développements réalisés. Challenger les choix techniques et méthodologiques proposés par les autres membres de l'équipe. Architecture Data et IndustrialisationConcevoir des architectures Data modernes, modulaires et évolutives. Définir et appliquer les principes DataOps : Automatisation Versionning CI/CD Reproductibilité Observabilité Favoriser la mutualisation et la réutilisation des composants existants avant tout nouveau développement. Construire et maintenir : Pipelines ETL / ELT Chaînes CI/CD APIs de diffusion de données Mécanismes de monitoring et d'alerting Collaborer avec les équipes Data, Cloud et IA afin d'harmoniser les pratiques et accélérer les déploiements. Gouvernance, qualité et conformité des donnéesDéfinir et promouvoir les standards de développement Data. Garantir la qualité, la traçabilité et la conformité des données. Structurer les pratiques autour de : Git et workflows de développement Tests automatisés Documentation Data Catalog Métadonnées Lignage des données Infrastructure as Code Réaliser des audits techniques des pipelines et jeux de données. Assurer la conformité des solutions avec les exigences réglementaires et les politiques internes de gouvernance. Garantir la reproductibilité attendue lors des contrôles et audits. Leadership technique et accompagnementEncadrer et accompagner les Data Engineers juniors et intermédiaires. Participer à la montée en compétences de l'équipe. Assurer un rôle de mentor et de référent technique. Vulgariser les enjeux Data auprès des utilisateurs métiers. Participer aux revues d'architecture et aux processus de validation technique. Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques Data et DataOps. Innovation et veille technologiqueRéaliser une veille active sur les technologies Data, Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration des plateformes existantes. Proposer des solutions innovantes répondant aux enjeux métiers. Anticiper les évolutions réglementaires et les enjeux liés à la qualité, la gouvernance et la souveraineté des données.

Nous recherchons pour le compte de notre client dans le domaine de l'audiovisuel et des médias, un(e) Data Analyst / Chef de projet Data. Environnement technique Power BI, Google BigQuery, outils de collecte et de gouvernance de la donnée, systèmes d'information internes, outils de pilotage et de dataviz. Contexte Au sein d'une direction dédiée à l'intelligence artificielle et à la donnée, un pôle spécialisé en Data Intelligence accompagne l'ensemble des métiers du groupe (production, ressources humaines, finance) dans la valorisation de leur patrimoine data. L'objectif est de renforcer le pilotage de la performance opérationnelle grâce à des analyses et des tableaux de bord fiables, tout en réduisant les tâches à faible valeur ajoutée et en alignant la feuille de route data sur les enjeux stratégiques de l'entreprise. Missions Recueillir et cadrer les besoins d'analyses et de reporting exprimés par les différentes directions métiers, de la définition des indicateurs jusqu'à la mise à disposition des livrables Identifier et collecter les données pertinentes au sein des systèmes d'information existants Concevoir de nouveaux tableaux de bord et enrichir les analyses à partir des données et supports déjà disponibles Faire évoluer, automatiser et fiabiliser les dashboards existants sous Power BI Accompagner les utilisateurs métiers dans la prise en main des outils et analyses livrés Travailler en étroite coordination avec les équipes SI, les équipes en charge des plateformes data et les équipes de gouvernance Déployer une méthodologie de travail transverse impliquant plusieurs directions du groupe Compétences attendues Power BI, BigQuery, gestion de projet data, modélisation d'indicateurs, dataviz, collecte et structuration de données, coordination multi-directions, communication, pédagogie

Bonjour à tous, Date de démarrage : ASAP / mi-octobre Présentiel : 3 jours par semaine Entretiens : en visio Lieu : Paris Je recherche un Product Owner Data qui a un vrai fil rouge data dans sa carrière. Vous êtes très à l'aise avec les équipes techniques data. Vous êtes aussi à l'aise pour échanger avec des équipes data d'un très bon niveau qu'avec la direction. Missions : Gérer les releases côté data. Coordonner l'ensemble des intervenants. Je vous en dirai plus lors de notre échange. N'hésitez pas à postuler.

Développer les mécanismes d'ingestion de données internes et externes ; Participer à la mise en place d'un moteur de recherche de bases de données pour les métiers ; Concevoir et maintenir les pipelines de transformation de données ; Mettre en place et orchestrer les workflows de traitement ; Connecter les données aux outils d'analyse métier ; Garantir la qualité, la disponibilité et la fiabilité des données. Compétences obligatoires GCP : Cloud Run, IAM, BigQuery, GCS Terraform SQL Ingestion de données publiques et internes (Python, Fivetran, Rclone ou équivalent) Orchestration de workflows (Airflow, Argo Workflow ou équivalent) Transformations de données avec dbt

ContexteLe poste consiste à assurer la fonction de Chef de projet pour un dispositif de qualité des données à l'échelle de la division Corporate & Investment Banking (CIB), lequel sous-tend l'ensemble de l'écosystème de détection, de surveillance et de déclaration en matière de lutte contre le blanchiment d'argent (AML). En étroite collaboration avec les équipes d'investigation AML, les équipes de développement informatique et le service conformité, le chef de projet définira le modèle opérationnel cible pour la qualité des données (périmètre des données, parties prenantes, etc.), concevra des contrôles qualité mesurables et suivra leur mise en œuvre dans l'outil opérationnel cible. MissionsCadrage du projet (identification des éléments de données clés à contrôler, définition des responsabilités des parties prenantes et de la gouvernance/propriété des données) Définition des différents indicateurs de qualité et des principes de suivi Suivi de la mise en œuvre et de l'industrialisation des indicateurs de qualité des données Élaboration de toute la documentation pertinente, y compris les évaluations des risques, la définition des contrôles et la traçabilité des données (data lineage) Mise en place du processus de gestion de la remédiation Transfert du projet vers une équipe offshore nouvellement créée

Contexte : Notre client renforce ses équipes et recherche un(e) Data Product Manager expérimenté(e). Vous interviendrez sur des projets stratégiques de structuration et d'industrialisation des données visant à développer des solutions de pilotage, de reporting et de self-service BI à l'échelle internationale. Missions principales Comprendre les enjeux métiers, les objectifs et les indicateurs clés de performance. Organiser et animer des ateliers avec les parties prenantes. Recueillir, analyser et challenger les besoins fonctionnels. Formaliser les cas d'usage, les exigences et les priorités. Concevoir et documenter l'architecture fonctionnelle des produits data. Définir les modèles de données et les couches sémantiques. Garantir la cohérence des modèles de données à l'échelle de l'organisation. Identifier les sources de données pertinentes et assurer leur intégration. Coordonner les différents contributeurs (Architectes, Data Engineers, BI Engineers, équipes métiers). Structurer et piloter les plans d'action, budgets et plannings. Préparer et formaliser les recommandations de mise en œuvre. Accompagner les équipes dans les phases de build, de recette et de déploiement. Promouvoir les standards de modélisation et les bonnes pratiques Data. Contribuer à la mise en place d'une démarche de self-service BI. Assurer la documentation des solutions et le partage de connaissances. Mesurer et communiquer la valeur apportée par les produits data. Compétences clés Recueil et analyse des besoins Data exploration et analyse de données Data modeling Définition des KPI Gouvernance de la donnée Self-service BI Gestion de produit Data Environnement technique Snowflake Power BI SQL Modélisation de données Data Warehousing Couche sémantique Data Analytics SAP, CRM, PIM et applications métiers Cloud Data Platforms

Dans le cadre du renforcement d'un Chapitre Data au sein d'un grand acteur du secteur bancaire, nous recherchons un.e Data Engineer expérimenté.e pour rejoindre une squad métier et intervenir sur la conception, le développement, l'industrialisation et l'exploitation de solutions Data. Votre rôle Intégré.e à une équipe Agile, vous travaillerez en collaboration avec les PO, BA, développeurs et architectes sur l'ensemble du cycle de vie des solutions Data. Vous serez notamment amené.e à : Participer à la définition et à l'évolution de l'architecture Data ; Analyser et affiner les besoins avec les PO et BA et les traduire en solutions techniques ; Concevoir et développer des pipelines de collecte, ingestion, transformation et stockage ; Développer des traitements Spark en batch et en streaming ; Automatiser l'ingestion et orchestrer les flux de données ; Intervenir dans des environnements Hadoop / Cloudera ; Concevoir et exécuter les tests unitaires et automatisés ; Industrialiser et déployer les développements sur les différents environnements ; Assurer le bon fonctionnement des solutions en production et participer à la gestion des incidents ; Mettre en place et optimiser le monitoring et l'observabilité ; Contribuer à l'amélioration continue de la qualité du code et des pratiques de développement ; Participer aux sujets de gouvernance, qualité, protection et traçabilité des données.